U ovom projektu, istražuje se kvaliteta pseudoslučajnih generiranih brojeva dobivenih različitim algoritmima. Analiziraju se njihova statistička svojstva i uspoređuje ih se s idealnim slučajnim brojevima. Cilj je identificirati algoritme koji generiraju brojeve s najvećom razinom slučajnosti i prikladnosti za primjenu u simulacijama, kriptografiji i drugim područjima.
Generatori pseudoslučajnih brojeva (PRNG, eng. Pseudo-Random Number Generators) su algoritmi koji generiraju niz brojeva koji imaju svojstva slučajnosti. Za razliku od stvarnih slučajnih brojeva (koji se generiraju pomoću fizičkih metoda, poput radioaktivnog raspada), pseudoslučajni brojevi proizlaze iz determinističkih matematičkih pravila i ovise o početnim uvjetima, poznatima kao seed. Pseudoslučajni brojevi su različiti od stvarnih slučajnih brojeva po tome što su generirani algoritmima, a ne slučajnim procesima. Generatori pseudoslučajnih brojeva ključni su u različitim simulacijama (poput Monte Carlo simulacije), računalnim igrama i kriptografiji.
Kvalitetni PRNG-evi moraju zadovoljiti stroge statističke kriterije kako bi njihovi izlazi bili dovoljno "nasumični" za predviđenu primjenu. Neki od mogućih nedostataka PRNG-eva zbog kojih generirani brojevi ne zadovoljavaju statističke kriterije:
prof. dr. sc. Marin Golub
Tanja Bertalanić
Josip Koprivnjak
Leo Marušić
Vice Sladoljev